Centra danych i infrastruktura chmurowa – co nas czeka?
Technologie chmurowe oraz funkcjonowanie centrów danych zrewolucjonizowały prowadzenie biznesu, umożliwiając szybsze wprowadzanie innowacji, jednocześnie gwarantując elastyczność i efektywność kosztową. Jak poradzą sobie jednak z wyzwaniami związanymi z generatywną sztuczną inteligencją oraz transformacją energetyczną?
CZEGO SIĘ DOWIESZ Z TEGO MATERIAŁU:
|
Zapotrzebowanie na usługi centrów danych będzie zależeć od czynników, które trudno jeszcze dokładnie zmierzyć i prognozować. Tempo wdrażania rozwiązań AI jest jednym z najważniejszych elementów tej układanki, jednak nie mniejsze znaczenie mają technologie konstrukcji układów scalonych, ich zużycie energii, innowacje w dziedzinie zasilania i chłodzenia, balans między przetwarzaniem brzegowym i w chmurze, oraz wdrażanie rozwiązań Internetu Rzeczy i 5G. Znaczenie ma również otoczenie regulacyjne, zarówno jeśli chodzi o kwestie ochrony danych, pochodzenie dostawców sprzętu, jak i ślad węglowy oraz politykę klimatyczną.
Prognozy McKinsey & Company wskazują, że zapotrzebowanie na usługi centrów danych będzie rosło do 2030 roku w tempie od 19 do 22 proc. rocznie – w zależności od wymienionych wyżej czynników[1]. Przekładając to na zużycie energii – wskazują analitycy firmy – zapotrzebowanie wzroście z ok. 60 GW obecnie do 171-219 GW pod koniec tej dekady.
Podobne wyliczenia przedstawiają specjaliści Grand View Research. Wartość globalnego rynku usług chmurowych szacują oni na ok. 600 mld dolarów. Ma on rosnąć rok do roku o ok. 21 proc. w latach 2024-2030[2]. Jest to spowodowane tym, że duże przedsiębiorstwa przekonały się do transformacyjnej mocy przetwarzania w chmurze. Mogą usprawnić działanie, zwiększyć zwinność i wydajność. Z kolei chmura hybrydowa i rozwiązania multi-cloud umożliwiają wykorzystanie najmocniejszych stron różnych dostawców tych technologii i zachowanie elastyczności, której innowacyjne firmy potrzebują.
Jakie trendy będą zatem dominować na tym rynku w ciągu najbliższych 12 miesięcy – i zapewne również w nadchodzących latach? Oto pięć naszym zdaniem najistotniejszych.
Optymalizacja infrastruktury pod AI
Eksplozja zainteresowania sztuczną inteligencją przyniosła ze sobą gwałtowne zwiększenie zapotrzebowania na zasoby centrów danych. Dane McKinsey wskazują, że w ok. 70 proc. scenariuszy, wzrost zapotrzebowania na przetwarzanie w centrach danych i w chmurze publicznej odpowiada właśnie generatywna sztuczna inteligencja. To właśnie ona dyktuje sposób, w jaki są gromadzone i przetwarzane dane. Ok. 40 proc. zasobów wszystkich centrów danych będzie wykorzystywane dla funkcjonowania generatywnej sztucznej inteligencji – przewidują eksperci.
Wiele centrów danych i kolokacji będzie zmuszonych do zmiany swojej infrastruktury w odpowiedzi na ten trend. I nie dotyczy to wyłącznie rozbudowy powierzchni i zakupów kolejnych szaf – analitycy przewidują konieczność wprowadzenia nowych rozwiązań chłodzenia (w tym przejście na chłodzenie cieczą tam, gdzie jeszcze tego nie zrobiono). To, wraz z koniecznością zakupu nowego sprzętu i rosnącą presją cenową na takie usługi może przynieść nieoczekiwane efekty – wiele centrów danych, zamiast do rozbudowy infrastruktury, zmuszonych będzie do budowy od podstaw.
Kalkulacja kosztów na nowo
Po początkowym zachłyśnięciu się możliwościami chmury obliczeniowej, zarówno menedżerowie IT, jak i zarządy firm zaczęły uważniej przyglądać się kosztom. W porównaniu do okresu pandemii, kiedy wiele przedsiębiorstw błyskawicznie modernizowało swoje zasoby, aby dopasować się do nowego modelu działania i do pracy hybrydowej, dziś mamy raczej do czynienia z racjonalizacją stawek. Okazało się, że chmura publiczna nie zawsze jest tańsza niż prywatna, czy – w niektórych zastosowaniach – uruchomienie odpowiedniej instalacji on-premise.
Według Information Week problemem jest tu ogólne przeświadczenie menedżerów, że za usługi chmurowe płacą więcej niż powinni[3]. A jednym z możliwych scenariuszy dla firm jest wdrożenie modelu pay-per-use w odniesieniu do wszystkich usług – chmury publicznej, prywatnej i instalacji własnych. Z kolei TechTarget prognozuje częstsze korzystanie z FinOps w celu obniżenia kosztów wykorzystania chmury po stronie klientów. Z drugiej strony jednak zapotrzebowanie na usługi chmurowe i centrów danych na potrzeby AI spowoduje, że rachunki i tak wzrosną – od 10 do 20 proc. w perspektywie kilku lat. Taki sam efekt kosztowy (podniesienie rachunków o ok. 10 proc.) ma przynieść wdrażanie strategii multi-cloud w celu zwiększania odporności i elastyczności[4].
Modernizacja zasilania
Zapewnienie dostaw energii do centrów przetwarzania danych stało się jednym z najpoważniejszych wyzwań na tym rynku. Największe centra danych należące do czołowych dostawców usług mogą zużywać tyle energii, co 80 tys. gospodarstw domowych. Międzynarodowa Agencja Energetyczna ocenia, że sektor przetwarzania danych zużywa ok. 1-1,5 proc. produkowanej obecnie energii, ale w 2030 roku będzie to już blisko 8 proc.[5]
Zapotrzebowanie energetyczne jest tak duże – a jeszcze wzrośnie za sprawą przygotowania infrastruktury do przetwarzania danych dla AI – że budowa nowych centrów jest już blokowana na poziomie krajowym. Tak dzieje się np. w Irlandii, gdzie przewiduje się, że do 2031 roku zużycie energii przez instalacje do przetwarzania danych sięgnie 28 proc. zapotrzebowania całego kraju. W regionie Dublina (który wraz z Frankfurtem, Amsterdamem, Londynem i Paryżem należy do najchętniej wybieranych terenów dla tego typu inwestycji) nie będzie się budować nowych centrów do 2028 roku właśnie z powodu niedoborów po stronie energetyki.
Z jednej strony oznacza to konieczność modernizacji prowadzonej przez operatorów sieci elektroenergetycznych – zwiększenie liczby linii, zapewnienie bezpieczeństwa zasilania oraz włączenie alternatywnych, odnawialnych źródeł do miksu. Z drugiej strony operatorzy centrów danych zostaną zmuszeni do inwestowania we własne źródła zasilania zgodne z celami polityki net-zero, zmniejszanie energochłonności przez inwestycje w nowe instalacje chłodzenia (stanowiące do 40 proc. wszystkich kosztów energii) i wreszcie zadbanie we własnym zakresie o awaryjne źródła zasilania dające pewność działania niezależnie od zewnętrznych dostawców.
Trzeba jednak podkreślić, że istotnym elementem związanym z transformacją energetyczną są regulacje na poziomie krajowym i unijnym. Te zaś mogą się zmienić w odpowiedzi na zmiany geopolityczne i podważanie założeń tzw. polityki klimatycznej.
Automatyzacja
Gwałtowna rozbudowa centrów danych i zapotrzebowanie na kompetencje przy braku podaży na rynku pracy oznaczać będzie konieczność daleko idącej automatyzacji. W tej dziedzinie rynek IT jest już bardzo zaawansowany – automatyzacja zadań obejmuje m.in. monitorowanie zdarzeń, konserwację, planowanie czy identyfikowanie błędów w konfiguracji.
Dla klientów korzystających z usług centrów danych oznaczać to będzie krótszy czas reakcji na potencjalne problemy, korzystanie z predykcyjnej konserwacji (redukcję czasu niepełnej wydajności) i optymalizację kosztów.
Bezpieczeństwo
Zagadnienie ochrony danych w ostatnich latach stało się problemem numer jeden. Dzieje się tak za sprawą rosnącego znaczenia danych i płynności działania systemów IT dla całej gospodarki, jak i coraz większej aktywności przestępców. Cyberbezpieczeństwo tym samym przestało być dodatkową usługą, a znalazło się w samym centrum planowania infrastruktury IT.
W ciągu ostatnich kilkunastu miesięcy pojawił się jednak nowy czynnik, które w znaczącym stopniu komplikuje obraz cyberbezpieczeństwa – to oczywiście sztuczna inteligencja. Przestępcy wykorzystują AI do przeprowadzania skuteczniejszych ataków, podnoszenia ich szybkości i zwiększania skali, a jednocześnie menedżerowie ds. bezpieczeństwa danych starają się użyć tej technologii do wykrywania prób ataków i ich neutralizowania. Tu warto jednak przypomnieć, że wg. raportu IBM o atakach w 2024 roku, średni koszt incydentu bezpieczeństwa ciągle rośnie[6], co może oznaczać, że w tym wyścigu obrońcy na razie oddają pole atakującym.
Nie bez znaczenia są tu regulacje prawne, takie jak DORA czy NIS2, które nakładają nowe obowiązki w tym obszarze. Dotykają one zarówno klientów korzystających z usług centrów danych, jak i samych operatorów takich centrów. W tym obszarze jednak istotniejsze od AI będą tradycyjne usługi związane z ciągłością biznesową, takie jak zapasowe centra danych czy automatyzacja wykonywania kopii bezpieczeństwa.
Najważniejsze wnioski
Przetwarzanie chmurowe, centra danych, kolokacja – to rozwiązania, dla których na razie nie widać żadnej alternatywy. Zmienia się jednak strategia ich wykorzystania – w ciągu kilkunastu ostatnich miesięcy rośnie znaczenie sztucznej inteligencji, w tym przede wszystkim generatywnej AI. Do treningu wymaga ona ogromnych zbiorów danych, a także wydajnej infrastruktury. To zaś sprawia, że popyt na usługi zewnętrznego przetwarzania danych będzie rósł.
Jednocześnie nic nie wskazuje na to, że instalacje on-premise już za chwilę przejdą do historii. Organizacje będą musiały nauczyć się wykorzystywać atuty sieci publicznych, prywatnych i rozwiązań lokalnych, jednocześnie eliminując ich słabości.
[1] https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/ai-power-expanding-data-center-capacity-to-meet-growing-demand
[2] https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/cloud-computing-industry
[3] https://www.informationweek.com/it-infrastructure/the-financial-future-of-data-centers
[4] https://www.techtarget.com/searchcloudcomputing/feature/The-future-of-cloud-computing-Top-trends-and-predictions
[5] https://www.iea.org/energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks
[6] https://www.ibm.com/reports/data-breach
Data publikacji: 11.12.2024
